Towards robust flexible electronics: Fabrication approaches and ongoing research challenges
Notice bibliographique
Résumé
Flexible electronics (FEs) revolutionize wearable technology, medical and bio-integrated devices, and robotics systems, allowing soft, lightweight systems to conform to complex surfaces and dynamic environments. They are crucial for soft robots, wearable robots, and bio-integrated systems. However, designing them to be efficient and practically useful to a targeted application has proved challenging. Multiple definitions of flexible electronics components exist in the literature, each representing varying levels of guidelines for the design and construction of stretchable circuits for robots and bio-integrated systems. This paper presents a comprehensive definition of FEs components, intending to provide scientists and engineers with a foundational understanding of these components for their practical design and construction. In robotic applications, one key advantage of FE is its ability to enhance robot traits, making them softer, smarter, and more sensitive, with qualities comparable to those of humans. Despite its advantages, this technology still faces several challenges, such as ensuring sensor precision, scaling up from prototypes to mass production, and integrating FE into soft robots without compromising their flexibility. For such soft robots, it is crucial to have lightweight, durable power sources and the capability to process large amounts of sensor data in real-time to facilitate safe human interaction. The key challenges in FEs include maintaining both electrical conductivity and stretchability, as well as developing materials that are biocompatible and biodegradable for use in medical and wearable robotics. This paper reviews recent state-of-the-art advancements in the fabrication of micro- and nano-scale FE components and highlights key research issues, proposing directions for future research to bridge the knowledge gaps.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».